基于改进BP神经网络的海底底质分类

通过采用遗传算法优化神经网络初始权值的方法,将GA算法与BP神经网络有机结合,应用于海底底质分类。基于多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用改进的BP神经网络分类方法,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂和泥等底质类型的快速、准确识别。通过实验比较,GA-BP神经网络分类精度明显高于BP神经网络,证明了该方法的有效性和可靠性。     

多波束测深中声速剖面的横向加密方法

针对声速剖面在横向空间上的低密度、分布不均匀导致水深测量误差的问题,提出了一种容易实现且有效的思路,采用分层取样、空间插值的方法,在后处理过程中人为地增加声速剖面的数量,使其密度足够大、分布更均匀,达到改善声速改正的效果和提高多波束测深精度的目的。     

Geoswath多波束系统及其在航道测量中的应用

介绍Geoswath多波束系统的基本组成和相干声纳的工作原理,与常规多波束系统相比,该系统具有数据密度大、水深分辨率高、条幅中间数据密度相对较低等特点。系统参数测试中,使用交叉点法获取纵倾偏差和艏摇偏差的方法,提高参数测试的精度。在经过各种校准后,对水深变化在几米至30多米的航道进行测量,在局部地形图中清楚地显示水深相对高差约20cm,大小1～2m的地形起伏,能较为清楚地显示航道经过不同形式改造的痕迹。     

基于波束控制的卫星导航接收机抗干扰算法研究

卫星导航接收机抗干扰技术是接收机设计的一项关键技术。在研究基于功率反演的空域自适应抗干扰算法基础上,提出了采用基于波束控制的抗干扰算法,并进行了仿真计算,结果表明：该算法明显提高了接收机抗干扰性能。     

结合遗传算法的LVQ神经网络在声学底质分类中的应用

学习向量量化（Learning Vector Quantization,LVQ）神经网络在声学底质分类中具有广泛应用. 常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,影响底质分类精度. 本文提出采用遗传算法（Genetic Algorithms,GA）优化神经网络的初始值,将GA与LVQ神经网络结合起来,迅速得到最佳的神经网络初始权值向量,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂以及泥等底质类型的快速、准确识别. 将其应用于青岛胶州湾海区底质分类识别研究中,通过与标准的LVQ神经网络的分类结果进行比较表明,该方法在分类速度以及精度上都有了较大提高.     

圈闭新分类：一种基于遮挑面的分类方法

本文从排量、外特性指标、升功率指标、产量和价格等方面对国内现生产的排量为１．３－２．５Ｌ的几种机型进行了横向类比，同时对过去一统国内轻型汽油机市场的４９２Ｑ系列产品作了比较详尽的分析，并将代表国内水平的几种机型与代表国际８０年代的初水平的日本汽油机作对比，指出了存在的差距。进而通过对现状的分析，从汽油机技术水平与经济生产规模的角度，论述了国内轻型车用汽油机的发趋势。     

多波束换能器艏线偏移对多波束测深质量的影响

多波束换能器艏线偏移是影响多波束测量精度的因素之一。通过理论分析和实测数据计算，分析了多波束艏线偏移对所探测海咪平面位置和深度的影响，，阐述艏线偏移的校正和改正方法。     

水与流体饱和孔隙介质界面上非镜面反射声场的实验研究

用光学法和发射-接收法研究了水与流体饱和孔隙介质界面上声波的非镜面反射声场．测量了入射角θ_i为16°－80°范围内的反射系数R，记录了θ_i在Rayleigh波临界角θ_c附近±4°范围内两束反射波的反射角、波束位移△、波形和频谱．实验发现：(1)在θ_c附近±4°范围内，观察到θ_i两束反射波A和B，其中波束B沿界面有波束位移△，实验测出△随θ_i增大而减小，并非在θ_i=θ_c时最大．(2)反射角等于θ_i的波束的频谱很接近于入射波的频谱，反射角等于θ_c的波束的频谱相对于入射波有频谱的负偏移．(3)波束A的相位与发射换能器直达波的相位一致，波束B的相位与波束A相反     

多波束测深系统的高精度差分GPS数据实时优化

多波束海底地形探测是目前世界上最为先进的海底地形探测方法.高精度的差分GPS定位是实现多波束系统高精度测深的最基本前提.在海上探测作业过程中,由于客观原因,差分GPS数据存在偶然误差,影响多波束测深精度.本文提出对差分GPS数据进行航速、航向平滑处理、误差定位点位置推算的实时优化方法和数学模型,并给出实际实现的例子.